利用Python Matplotlib实现数据动态可视化

昵称QAb6ICvc 2020-05-09

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以1850-2018年近170年的全球平均气温距基准平均气温（1961-1990年）的变化数据为例，利用matplotlib python库，绘制数据动态可视化图。

原文博客地址：http://gaohr.win/site/blogs/2019/2019-10-08-dynamic-plot-matplotlib.html

先预览一下动态效果图：

Matplotlib基础

对于Matplotlib的安装、基本使用等，网络上资源很多，此处不再过多的介绍，在此附上官网链接，足够学习使用~

* 官方主页：https://

* 官方示例：https:///gallery/index.html

* 官方API：https:///api/index.html

如何绘制动态图

一般情况下，利用Matplotlib绘制动态图时，通常选择使用Matplotlib的animation模块，但是该模块的函数使用比较繁琐，不易学习，开发不灵活。因此，本文介绍一种相对比较简单的办法，利用动态绘图和暂停功能来实现，具体看代码和相应的注释。

绘制动态图的函数如下：

def Plot(x, y1, y2):
  '''
Create plot
:param x: 时间变量数组
:param y1: 数据数组1
:param y2: 数据数组2
:return:
'''
fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 5)) # 创建窗口和子图
plt.tick_params(labelsize=16) # 设置刻度字体

  # 设置时间轴格式
fig.autofmt_xdate(rotation=30, ha='center')
dateFmt = mdate.DateFormatter('%Y')
ax.xaxis.set_major_formatter(dateFmt)

years = numpy.arange(int(x[0]), int(x[-1]) + 1)
yearsDate = GetDateArr(years) # 获取年份列表
xs = [yearsDate[0], yearsDate[0
ys = [y1[0], y1[0
ys2 = [y2[0], y2[0

  # 添加text
plt.text(yearsDate[-22], -0.7, 'Made by GaoHR', fontsize=14, color='#1E90FF')
plt.text(yearsDate[0], -0.7, 'Global temperature anomaly datasets (http://www.cru./cru/data/temperature/)',
               fontsize=14, fontfamily='Times New Roman', color='#333333')
plt.text(yearsDate[0], 0.5, 'The global record data were provided by Climatic Research Unit',
               fontsize=14, fontfamily='Times New Roman', color='#333333')
plt.text(yearsDate[0], 0.15, 'The time series shows the combined global land and marine surface temperature record\n'
                              'from 1850 to 2018. The base period is 1961-1990.\n'
                              'This year was the 4rd warmest on record.',
                              fontsize=14, fontfamily='Times New Roman', color='#666666')

  # 设置x、y轴范围
# plt.xlim(x_min, x_max)
plt.ylim(-0.75, 1)

  # 设置标签、添加刻度标线
ax.set_xlabel('Year', fontsize=16, fontfamily='Times New Roman')
ax.set_ylabel('Temperature anomaly ($^o$C)', fontsize=16, fontfamily='Times New Roman')
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)

  # 动态读取数据，绘制图形
  for i in range(years[0], years[-1]):
      # 更新x, y1, y2
      xs[0] = xs[1
      ys[0] = ys[1
      ys2[0] = ys2[1
      xs[1] = yearsDate[i - int(x[0
      ys[1] = y1[i - int(x[0
      ys2[1] = y2[i - int(x[0

      ax.bar(xs, ys, width=150, color=getColor(y1[i - int(x[0])]))  # 绘制条状图
      ax.plot(xs, ys2, color='#555555')  # 绘制曲线图
      plt.legend(['Smoothed'], loc='upper left', fontsize=14)  # 添加图例
      plt.pause(0.1)  # 设置时间间隔

plt.tight_layout()
plt.show()